CN103886228A - 网格型图形特征的数字指纹嵌入与检测方法 - Google Patents

Abstract

一种网格型图形特征的数字指纹嵌入与检测方法，包括以下步骤：依据二进制版权信息设计一个具有唯一标识的虚拟网格图形指纹；制订网格型图形指纹特征的嵌入策略；制订网格型图形指纹特征的嵌入方法；制订网格型图形特征的数字指纹图形的检测方法。

Description

网格型图形特征的数字指纹嵌入与检测方法

技术领域

本发明涉及矢量图形数据等领域的数据版权保护方法。

数字技术的飞速发展以及互联网的普及给人们的工作和生活带来了巨大便利。以数字媒介为载体的图形图像作品由于其获取容易、复制简单和传播迅速等优点，极大地丰富了人们的生活。但是，利用网络的开放性和共享性所进行的一些恶意的行为，诸如侵犯版权、信息篡改等，严重地损害了数字作品的创作者和使用者的利益，数字作品的所有者迫切需要解决知识产权保护问题。因此采用多种手段对数字作品进行保护、对侵权者进行惩罚已经成为迫在眉睫的工作。

为了打击非法获取及传播活动，信息安全领域的一些技术手段被应用于数字作品的版权保护，如加密技术，虽然在一定程度上增加了盗版的难度，但是用户最终必须能够使用作品内容，否则产品对于合法购买者来说毫无用处。一旦作品内容被获取，加密的方法就很难再防止产品的拷贝和非法传播了。对此，国外许多学者提出了一系列新的信息安全保护思想，特别是在知识产权保护、防篡改及信息内嵌式注释等领域提出了崭新的防范与保护措施。信息隐藏、数字水印与数字指纹技术就是新的数字产品保护措施之一。其中数字水印和数字指纹统称为版权标识技术，它是将特定的信息(如版权信息、秘密消息等)嵌入到图形、图像、语音、视频及文本文件等各种数字产品中，以达到标识、注释及版权保护等目的。同时，这种信息对宿主载体的影响不足以引起人们的注意且具有特定的恢复方法，此信息对非法接受者应该是不可见、不可察觉的。两者的主要区别在于数字水印技术仅能作用于数字产品的版权认证，但是还不能有效阻止数字产品的非法复制；而数字指纹技术将认证信息(包括生产者信息、用户信息、版本号等)隐藏在用户所购买的数字产品中，以此来维护该产品的版权。数字指纹的目的是鉴别一个数据对象的原始购买者，即一次交易中接收方的身份。在购买者无法抵赖其购买行为的前提下，由于每份拷贝中引入的误差各不相同，从被非法再分发的拷贝中的误差可以跟踪到数据对象的原始购买者，以达到保护发行者版权利益的目的。它虽然不能防止对数字产品的非法拷贝，但却能对非法拷贝进行跟踪，从而对非法拷贝起到威慑作用。

发明内容

为了克服现有的矢量地图数据的容易被非法拷贝、被逆向破解和原始数据无损恢复的不足，本发明提供一种能以有效解决矢量地图数据被非法拷贝、被逆向破解和原始数据无损恢复问题的抗解释攻击的矢量地图数据版权保护方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种网格型图形特征的数字指纹嵌入与检测方法，所述网格型图形特征的数字指纹嵌入与检测方法包括以下步骤：

(1)、依据二进制版权信息设计一个具有唯一标识的虚拟网格图形指纹

(1.1)、确定一个基于地图指北方向的网格基准方向，标识特征为网格的方向α，0≤α≤360；

(1.2)、定义一组水印信息嵌入网格线夹角β，0≤β≤360；

(1.3)、定义虚拟网格的间距Iλ，0≤λ，网格的间距IIμ，0≤μ；

(1.4)、针对方向α、β、λ、μ这四个变量，设计具有标识意义的特定网格，此虚拟网格中包含有水印信息；

(1.5)、所述虚拟网格允许覆盖矢量数字地图全图；

(1.6)、设计一个网格间距λ和μ，其中，0≤λ，0≤μ；

(2)、网格型图形指纹特征的嵌入策略

(2.1)、当网格型图形指纹特征网格线与矢量地图坐标序列相交，且交点与线段的端点重合时，那么就不需要做任何的处理，直接使用端点；

(2.2)、当网格型图形指纹特征网格线与矢量地图坐标序列相交，但交点与端点之间的距离小于一个限定的误差值d时，就删除原来最近的端点，以新的交点代替端点；

(2.3)、当网格型图形指纹特征网格线与矢量地图坐标序列正常相交，形成的交点并非以上两种特殊情况，采用交点沿着网格线左右移动一个限定的误差值d，那么这两个点中，选择其中一个点插入坐标串；

(3)、网格型图形指纹特征的嵌入方法

对矢量地图数据中具有2个顶点以上的坐标序列与网格型图形指纹特征网格线中的每一条虚拟网格线检测是否有交点，如果存在交点，那么就根据虚拟图形指纹特征的嵌入策略，把相关交点插入到坐标序列中，具体方法步骤如下：

(3.1)、对坐标序列数据中的相邻两点，判断虚拟网格直线Y=kX+b与线段(X₁，Y₁)-(X₂，Y₂)之间是否有交点，把(X₁，Y₁)和(X₂，Y₂)分别代入虚拟网格直线Y=KX+B得如下判别式：当(Y₂-kX₂-b)×(Y₁-kX₁-b)>0，则说明(X₁，Y₁)和(X₂，Y₂)在虚拟网格直线同一侧，因此不可能存在交点。当 $\left\{\begin{array}{c}{Y}_1={\mathrm{kX}}_1+b\\ Y_2={\mathrm{kX}}_2+b\end{array}\right.$ 同时成立，则说明线段(X₁，Y₁)-(X₂，Y₂)与虚拟网格直线Y=K×X+B相互重叠，有无数个交点，因此放弃此线段的求交；

(3.2)、如果存在交点，则设交点为(X，Y)，那么其一定是(X₁，Y₁)-(X₂，Y₂)线段上的一点，其(X，Y)坐标可以由(X₁，Y₁)-(X₂，Y₂)两点决定：

$\left\{\begin{array}{c}X=X_2+\mathrm{\μ}(X_1-X_2)\\ Y=Y_2+\mathrm{\μ}(Y_1-Y_2)\end{array}\right.---\left(2\right)$

把公式(2)确定的交点(X，Y)代入已知的直线方程Y=K×X+B求得μ：

$\mathrm{\μ}=-\frac{Y_2-K{X}_2-B}{[(Y_1-Y_2)-K(X_1-X_2)]}---\left(3\right)$

再把由(3)求得的μ代入(2)式，即可求得(X，Y)坐标的坐标值。

(3.3)、最后，把水印特征点插入到坐标序列中的(X₁，Y₁)与(X₂，Y₂)之间，得到特征点分布整体的矢量地图数据。

(4)、网格型图形特征的数字指纹图形的检测方法

网格型图形特征的数字指纹图形的检测方法是网格型图形特征数字指纹嵌入方法的逆过程，具体的方法步骤如下：

(4.1)、读取矢量地图坐标序列数据。

(4.2)、输入网格型图形特征参数，如网格线基准方向角α等(注：此基准方向角也可以程序内置，或由配置文件配置)。

(4.3)、根据网格型图形特征参数中的基准方向角α，对矢量地图坐标序列数据进行旋转处理。

$\left\{\begin{array}{c}{X}^{\′}=X*\cos \left(\mathrm{\α}\right)+Y*\sin \left(\mathrm{\α}\right)\\ Y^{\′}=-X*\sin \left(\mathrm{\α}\right)+Y*\cos \left(\mathrm{\α}\right)\end{array}\right.$

(4.4)、对旋转后的矢量地图坐标序列进行X轴向投影统计分析，由于一般情况下矢量地图数据在X轴向投影统计分析，判定网格型图形特征的存在，实现数字指纹的检测提取。

本发明技术核心思想是通过对版权保护方法中解释攻击进行分析，提出了网格型图形特征的矢量图形数据版权保护方法，主要特征是通过图形嵌入技术在矢量地图数据中加入数字指纹特征，由于指纹图形嵌入在矢量图形过程中具有不可见性和唯一性的特点，使得该保护方法能够抵抗矢量图形版权保护的抵抗解释性攻击能力。摆脱了现有矢量地图数字水印的对矢量地图数据组织形式的依赖，具有很好的抗几何攻击性能。能够为地理信息系统矢量地图数据的生产、传播与应用提供有效的版权保护。

本发明的优点是：

附图说明

图1为本发明的网格型图形特征的数字指纹嵌入原理示意图。

图2为本发明的网格型图形特征的数字指纹检测原理示意图。

图3为二进制信息转换成网格二维图形信息的示意图。

图4-10为二维图形信息嵌入策略示意图。

图11为没有嵌入网格型数字指纹的矢量地图。

图12为已经嵌入网格型数字指纹的矢量地图，其中黑色圆点为矢量地图中嵌入的数字指纹特征点。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。

图1为网格型图形特征的数字指纹嵌入原理框图。

图2为网格型图形特征的数字指纹检测原理框图。

(1)、图3为依据二进制版权信息转换成二维网格型图形特征信息的过程，设计一个具有唯一标识的虚拟图形指纹

(1.1)、确定一个基于地图指北方向的网格基准方向，标识特征为网格的方向α，0≤α≤360；

(1.2)、定义一组水印信息嵌入网格线夹角β，0≤β≤360；

(1.3)、定义虚拟网格的间距Iλ，0≤λ，网格的间距IIμ，0≤μ；

(1.4)、针对方向α、β、λ、μ这四个变量，设计具有标识意义的特定网格，此虚拟网格中包含有水印信息；

(1.5)、所述虚拟网格允许覆盖矢量数字地图全图；

(1.6)、设计一个网格间距λ和μ，其中，0≤λ，0≤μ；

(2)、图4-10为二维图形信息嵌入策略示意图，具体的实施过程如下：

(2.1)、当网格型图形指纹特征网格线与矢量地图坐标序列相交，且交点与线段的端点重合时，那么就不需要做任何的处理，直接使用端点；

(2.2)、当网格型图形指纹特征网格线与矢量地图坐标序列相交，但交点与端点之间的距离小于一个限定的误差值d时，就删除原来最近的端点，以新的交点代替端点；

(2.3)、当网格型图形指纹特征网格线与矢量地图坐标序列正常相交，形成的交点并非以上两种特殊情况，采用交点沿着网格线左右移动一个限定的误差值d，那么这两个点中，选择其中一个点插入坐标串；

(3)、图12为已经嵌入网格型数字指纹的矢量地图，其中黑色圆点为矢量地图中嵌入的数字指纹特征点。具体的网格型图形指纹特征的嵌入方法如下：

对矢量地图数据中具有2个顶点以上的坐标序列与网格型图形指纹特征网格线中的每一条虚拟网格线检测是否有交点，如果存在交点，那么就根据虚拟图形指纹特征的嵌入策略，把相关交点插入到坐标序列中，具体方法步骤如下：

(3.1)、对坐标序列数据中的相邻两点，判断虚拟网格直线Y=kX+b与线段(X₁，Y₁)-(X₂，Y₂)之间是否有交点，把(X₁，Y₁)和(X₂，Y₂)分别代入虚拟网格直线Y=KX+B得到如下判别式：当(Y₂-kX₂-b)×(Y₁-kX₁-b)>0，则说明(X₁，Y₁)和(X₂，Y₂)在虚拟网格直线同一侧，因此不可能存在交点。当 $\left\{\begin{array}{c}{Y}_1={\mathrm{kX}}_1+b\\ Y_2={\mathrm{kX}}_2+b\end{array}\right.$ 同时成立，则说明线段(X₁，Y₁)-(X₂，Y₂)与虚拟网格直线Y=K×X+B相互重叠，有无数个交点，因此放弃此线段的求交；

(3.2)、如果存在交点，则设交点为(X，Y)，那么其一定是(X₁，Y₁)-(X₂，Y₂)线段上的一点，其(X，Y)坐标可以由(X₁，Y₁)-(X₂，Y₂)两点决定：

$\left\{\begin{array}{c}X=X_2+\mathrm{\μ}(X_1-X_2)\\ Y=Y_2+\mathrm{\μ}(Y_1-Y_2)\end{array}\right.---\left(2\right)$

把公式(2)确定的交点(X，Y)代入已知的直线方程Y=K×X+B求得μ：

$\mathrm{\μ}=-\frac{Y_2-K{X}_2-B}{[(Y_1-Y_2)-K(X_1-X_2)]}---\left(3\right)$

再把由(3)求得的μ代入(2)式，即可求得(X，Y)坐标的坐标值。

(3.3)、最后，把网格型图形特征点插入到坐标序列中的(X₁，Y₁)与(X₂，Y₂)之间，得到特征点分布整体的矢量地图数据。

(4)、网格型图形特征的数字指纹图形的检测方法

网格型图形特征的数字指纹图形的检测方法是网格型图形特征数字指纹嵌入方法的逆过程，具体的方法步骤如下：

(4.1)、读取矢量地图坐标序列数据。

(4.2)、输入网格型图形特征参数，如网格线基准方向角α等(注：此基准方向角也可以程序内置，或由配置文件配置)。

(4.3)、根据网格型图形特征参数中的基准方向角α，对矢量地图坐标序列数据进行旋转处理。

$\left\{\begin{array}{c}{X}^{\′}=X*\cos \left(\mathrm{\α}\right)+Y*\sin \left(\mathrm{\α}\right)\\ Y^{\′}=-X*\sin \left(\mathrm{\α}\right)+Y*\cos \left(\mathrm{\α}\right)\end{array}\right.$

(4.4)、对旋转后的矢量地图坐标序列进行X轴向投影统计分析，由于一般情况下矢量地图数据在X轴向投影统计分析，判定网格型图形特征的存在，实现数字指纹的检测提取。

Claims (1)

1.一种网格型图形特征的数字指纹嵌入与检测方法，包括以下步骤：

(1)、依据二进制版权信息设计一个具有唯一标识的虚拟网格图形指纹；

(1.1)、确定一个基于地图指北方向的网格基准方向，标识特征为网格的方向α，0≤α≤360；

(1.2)、定义一组水印信息嵌入网格线夹角β，0≤β≤360；

(1.3)、定义虚拟网格的间距Iλ，0≤λ，网格的间距IIμ，0≤μ；

(1.4)、针对方向α、β、λ、μ这四个变量，设计具有标识意义的特定网格，此虚拟网格中包含有水印信息；

(1.5)、所述虚拟网格允许覆盖矢量数字地图全图；

(1.6)、设计一个网格间距λ和μ，其中，0≤λ，0≤μ；

(2)、制订网格型图形指纹特征的嵌入策略；

(2.1)、当网格型图形指纹特征网格线与矢量地图坐标序列相交，且交点与线段的端点重合时，那么就不需要做任何的处理，直接使用端点；

(2.2)、当网格型图形指纹特征网格线与矢量地图坐标序列相交，但交点与端点之间的距离小于一个限定的误差值d时，就删除原来最近的端点，以新的交点代替端点；

(2.3)、当网格型图形指纹特征网格线与矢量地图坐标序列正常相交，形成的交点并非以上两种特殊情况，采用交点沿着网格线左右移动一个限定的误差值d，那么这两个点中，选择其中一个点插入坐标串；

(3)、制订网格型图形指纹特征的嵌入方法；

对矢量地图数据中具有2个顶点以上的坐标序列与网格型图形指纹特征网格线中的每一条虚拟网格线检测是否有交点，如果存在交点，那么就根据虚拟图形指纹特征的嵌入策略，把相关交点插入到坐标序列中，具体方法步骤如下：

(3.1)、对坐标序列数据中的相邻两点，判断虚拟网格直线Y=kX+b与线段(X₁，Y₁)-(X₂，Y₂)之间是否有交点，把(X₁，Y₁)和(X₂，Y₂)分别代入虚拟网格直线Y=KX+B得如下判别式：当(Y₂-kX₂-b)×(Y₁-kX₁-b)>0，则说明(X₁，Y₁)和(X₂，Y₂)在虚拟网格直线同一侧，因此不可能存在交点；当 $\left\{\begin{array}{c}{Y}_1={\mathrm{kX}}_1+b\\ Y_2={\mathrm{kX}}_2+b\end{array}\right.$ 同时成立，则说明线段(X₁，Y₁)-(X₂，Y₂)与虚拟网格直线Y=K×X+B相互重叠，有无数个交点，因此放弃此线段的求交；

(3.2)、如果存在交点，则设交点为(X，Y)，那么其一定是(X₁，Y₁)-(X₂，Y₂)线段上的一点，其(X，Y)坐标可以由(X₁，Y₁)-(X₂，Y₂)两点决定：

$\left\{\begin{array}{c}X=X_2+\mathrm{\μ}(X_1-X_2)\\ Y=Y_2+\mathrm{\μ}(Y_1-Y_2)\end{array}\right.---\left(2\right)$

把公式(2)确定的交点(X，Y)代入已知的直线方程Y=K×X+B求得μ：

$\mathrm{\μ}=-\frac{Y_2-K{X}_2-B}{[(Y_1-Y_2)-K(X_1-X_2)]}---\left(3\right)$

再把由(3)求得的μ代入(2)式，即可求得(X，Y)坐标的坐标值；

(3.3)、最后，把水印特征点插入到坐标序列中的(X₁，Y₁)与(X₂，Y₂)之间，得到特征点分布整体的矢量地图数据；

(4)、制订网格型图形特征的数字指纹图形的检测方法；

网格型图形特征的数字指纹图形的检测方法是网格型图形特征数字指纹嵌入方法的逆过程，具体的方法步骤如下：

(4.1)、读取矢量地图坐标序列数据；

(4.2)、输入网格型图形特征参数，如网格线基准方向角α等(注：此基准方向角也可以程序内置，或由配置文件配置)；

(4.3)、根据网格型图形特征参数中的基准方向角α，对矢量地图坐标序列数据进行旋转处理，

$\left\{\begin{array}{c}{X}^{\′}=X*\cos \left(\mathrm{\α}\right)+Y*\sin \left(\mathrm{\α}\right)\\ Y^{\′}=-X*\sin \left(\mathrm{\α}\right)+Y*\cos \left(\mathrm{\α}\right)\end{array}\right.$

(4.4)、对旋转后的矢量地图坐标序列进行X轴向投影统计分析，由于一般情况下矢量地图数据在X轴向投影统计分析，判定网格型图形特征的存在，实现数字指纹的检测提取。

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